【摘 要】
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针对孔群加工路径优化中遗传算法存在的局部最优和收敛速度慢等问题,提出采用模拟退火算法改进遗传算法进行路径优化。首先根据孔群数控加工的特点建立数学模型,采用遗传算法
【机 构】
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泰州学院船舶与机电工程学院,江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,中国航天科工集团8511研究所
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针对孔群加工路径优化中遗传算法存在的局部最优和收敛速度慢等问题,提出采用模拟退火算法改进遗传算法进行路径优化。首先根据孔群数控加工的特点建立数学模型,采用遗传算法设计种群编码,建立适应度函数选择优秀种群,并对保留的优秀种群进行交叉、变异等操作,实现种群进化,其次引入模拟退火算法对其适应度函数进行拉伸处理,调整种群进化差异性而加速寻优进度,同时采用改进的Metropolis准则调整接受概率,调节旧种群和新种群的进化程度,增强遗传算法的全局搜索能力。实例表明：改进算法用于某模具的孔群加工,有效克服遗传算法的早
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